Notice bibliographique
Résumé
I RECENTLY HAD THE GOOD FORTUNE TO PARTICIPATE IN A SPECIAL Pharmacy Symposium organized by the School of Pharmacy at Queen’s University Belfast. The Chair of CPJ’s Editorial Advisory Board, Dr. Ross Tsuyuki, and I were among several international speakers invited to present highlights of current initiatives from our respective jurisdictions. I really enjoyed hearing presentations detailing the interesting practice research initiatives underway in different settings in Northern Ireland, including a study of pharmacists working with physicians to improve prescribing of psychoactive drugs in nursing homes. Our colleagues there are also investigating factors influencing overthe-counter recommendations made by pharmacists, and how pharmacist interventions can improve the cost-effectiveness of treatments for peptic ulcer disease. But despite their innovative research on topics like medication adherence in children with chronic diseases, community pharmacists in Northern Ireland still experience familiar frustrations such as too much time spent on dispens
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».